简介:摘要:随着全球对可再生能源需求的增长,风力发电技术得到了迅速发展和广泛应用。然而,由于风电机组长期处于复杂恶劣的运行环境中,其故障问题日益受到关注。本文以风电机组故障诊断与检修技术为研究对象,系统分析了当前主要的故障诊断方法,探讨了故障检修技术的先进对策。首先,通过对常见故障类型及其特征信号的分析,介绍了传统与现代诊断技术,包括振动监测、热成像检测及人工智能预测等方法,重点探讨其在故障识别中的优势与不足。其次,从提升机组可靠性和效益性的角度,提出了检修技术优化的策略。结合具体案例,阐述了风电机组在实际运用中如何通过智能维护和预测性检修降低停机率。本文旨在通过完善故障诊断体系与检修策略,提高风电机组的运作效率与经济效益,为可再生能源领域的技术发展提供有力支持。